基于一致性特征点匹配的目标跟踪算法实现

在复杂背景环境下针对自由模型目标在随机速度时的跟踪技术是计算机视觉研究领域的一项重要课题。其难点在于在复杂背景和运动方式中如何准确且合理的提取既定目标的特征点。本文提出一种基于一致性特征点匹配跟踪算法,通过长效自由模型目标跟踪,实现对于地面刚性目标物体在随机速度时,通过光线变化区域、部分遮挡区域、目标自身转弯或旋转、采集设备对目标尺度缩放情况下的稳定跟踪问题。该算法经数据集测试结果表明,其能够在上述情况下,实现对标定目标的稳定跟踪,并具有一定的实时性。     

一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法,对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先,应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对,减少误匹配以提高跟踪精度。最后,生成目标仿射变换矩阵,更新目标运动参数。实验结果表明,本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生光照变化时,仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。     

复杂环境下变电站运动目标跟踪技术研究

背景光线变化、树木摇动、下雨下雪等自然环境变化会给运动运动目标检测带来的很大影响。本文介绍一种背景动态生成算法,利用此算法实时动态地生成背景图像,在一定程度上解决了自然环境变化给运动目标检测带来的影响。然后使用背景差分法来检测运动目标,当存在运动目标时,根据连续2帧图像与背景图像差分的结果来确定运动目标的运动方向、运动目标的位置坐标。最后给出了一种云台转动角度的计算公式,根据此计算公式计算出云台的水平旋转角度和垂直旋转角度,实现运动目标检测和自动跟踪功能。     

基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法

为了解决当前运动目标跟踪算法在背景模型复杂和目标特征不明显的情况下,导致算法跟踪能力不足的问题,本文分别从特征点检测与光流法分析的角度出发,提出了基于特征点检测与光流法的运动目标跟踪算法。首先,根据图像梯度矩阵最小特征值,通过仿射变换,精确化特征点帧间匹配,排除伪特征点,达到精准检测运动目标特征点的目的。然后,基于图像像素守恒原理,进行2幅图像间变形评估,建立图像约束方程,进一步精确跟踪运动目标。最后,基于软件开发环境QTCreator实现算法,并系统集成。实验测试结果显示:与当前运动目标跟踪技术相比,本文算法拥有更高的准确性与稳定性。     

一种基于特征融合的点特征目标跟踪算法

联合目标的颜色和纹理特征,构造了由目标的颜色和纹理特征联合表示的特征点目标表示模型,利用Mahalanobis距离构造特征点匹配函数,利用自适应kalman滤波(AKF)算法预测特征点在下一帧图像中的位置,通过特征点匹配准确定位目标,达到实时、准确跟踪的目的。实验表明,该方法对于光线变化,目标形状相似以及目标被部分遮挡时的跟踪是有效和稳健的。     

基于改进TLD的运动目标跟踪算法研究

针对TLD目标跟踪算法在实际跟踪过程中会受到遮挡、旋转、运动模糊等问题的影响，提出了一种改进的TLD算法，在跟踪模块中引入改进FAST角点算法，并在检测模块中建立随机切块的数据增强方法下的正样本库，引入旋转不变LBP算法，设计了一个旋转不变性的分类器。跟踪模块的改进不仅保证了算法的准确度，还提升了算法的实时性。检测模块的改进使得TLD算法即使在运动目标部分被遮挡或发生形态改变的情况下依旧有很好的跟踪效果。对数据集OTB 2013进行实验验证发现，本文算法与其他5种算法相比，不仅跟踪精确度高、运行速度快，还能有效提高运动目标被遮挡时的跟踪效果。     

一种目标自动识别与跟踪算法研究

目标自动识别与跟踪是跟踪系统中的关键技术.在坦克的目标自动跟踪系统中,由于摄像仪安装在运动载体上,其拍摄的图像背景相对于摄像仪是运动的,从运动背景中检测出其中的运动目标难度较高.本文将目标分为对地目标与对空目标2种类型,并根据目标类型的不同特征,分别采用SSDA和以图像矩为特征值的相关跟踪方法来识别.实验结果表明,该方法可以较好地自动识别与跟踪运动目标.     

借助特征线度的飞机被动定位研究

介绍了一种在目标跟踪基础上借助图像序列中某些特征线度信息,及三维运动分析技术对飞机进行红外单站被动定位的新算法.该算法基于相邻图像帧之间目标特征点的匹配,然后提取具有旋转平移不变性的特征线度信息,结合成像目标的俯仰角和方位角的实时测量值,从而通过特定的定位方程估计出飞机相对测量站的距离变化量.在初始距离导引下,本算法可实现递推测距.研究表明它适用于匀速、匀加速和变加速等各种运动模型,具有定位精度高、体积小和便于机动的特点.该算法也可用于导弹的跟踪制导,有关原理与方法对可见光成像被动定位同样有效.     

基于轮廓分析与三阶不变矩的旋转目标定位算法

为了解决当前图像定位算法在识别旋转与缩放工件目标时,存在定位成功率不高的问题,提出了基于轮廓分析与不变矩特征的旋转目标定位算法.首先,采用自适应二值化对图像进行预处理,并遍历图像轮廓,完成轮廓序列提取与面积计算,实现对杂质干扰的排除.然后构建三阶不变矩,计算逐一计算图像轮廓序列的三阶不变矩特征,从而建立定位度函数,与模板目标的不变矩特征比较,完成对旋转缩放工件目标定位.实验测试结果表明,与当前图像定位算法相比,在面对缩放十旋转干扰时,本算法拥有更高的定位成功率与鲁棒性.     

动态场景下的快速目标检测算法

提出了一种动态场景下的目标快速检测算法,基于特征点SURF算法,采用旋转参数模型,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,最后使用帧差法获得运动目标.采用ORSA的方法去除外点的影响;SURF算法不能满足实时性的需要,针对这一点,提出基于运动预测的特征点匹配算法,提高了匹配的速度和准确率;采用基于残差图像块的更新策...     

移动背景下运动目标检测与跟踪技术研究

文中分析了移动背景下运动目标检测与跟踪技术.介绍当前移动背景下运动目标检测常用的方法,指出了难点与关键.结合目前的工作,给出了一个移动背景下运动目标检测与跟踪的解决方案,并以人物为跟踪目标进行了实验,较好地实现了移动背景下的全局运动参数鲁棒性估计以及人物目标在不同场景下的跟踪.但是在目标检测时图像边缘白色块的去除和跟踪...     

基于动态模板匹配的空中运动目标检测与跟踪控制

提出了一种基于动态模板更新匹配的空中运动目标检测与跟踪控制方法。在构建的目标跟踪系统平台基础上,采用模板匹配算法获得目标的位置信息,进而获取目标形心与视场中心的偏差信息以完成空中运动目标的跟踪控制。同时,为提高系统的实时性能,提出了一种基于最小二乘线性和平方预测结合的综合位置预测方法来预测目标的运动轨迹。实验结果表明,系统能够实现对运动目标进行实时稳定的识别与跟踪。     

一种交叉多目标跟踪算法

为了解决多目标跟踪过程中由目标轨迹交叉引起的跟踪算法复杂度增加以及跟踪精度降低的问题,提出了一种改进的基于随机有限集的交叉多目标跟踪算法。该算法以高斯混合参数代替概率密度假设来降低算法复杂度和减小跟踪误差。最后在线性高斯条件下进行了MATLAB仿真实验,模拟多目标的运动过程,应用本文提出的改进算法和传统的基于数据关联的算法对多目标进行跟踪,对比试验结果表明所提出的改进算法对交叉多目标具有更加良好的跟踪性能。     

衰减记忆扩展卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用

对衰减记忆扩展卡尔曼滤波在机动目标跟踪领域中的应用技术进行研究,给出了状态方程和衰减记忆扩展卡尔曼滤波算法,分析了衰减记忆扩展卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法之间存在的主要差别,并通过仿真实验证明该衰减记忆滤波算法具有较好的跟踪目标动态变化效果,解决了卡尔曼滤波算法和扩展卡尔曼滤波算法在非线性系统的目标跟踪中存在的滤波发...     

Automatic detection and tracking of moving image target with CNN‐UM via target probability fusion of multiple features

A high speed target detection and tracking algorithm for a CNN‐UM chip is presented in this paper. The target confidence value is computed based on the fusion of target existence probabilities of features using products of weighted sums. The target decision is done with such a confidence value and target initiation is done through the temporal accumulation of the confidence. The probability of the target existence for each feature is created in the region of influence depending on the reliability and the strength of the feature. By virtue of the analogic parallel processing structure of the CNN‐UM (Roska T, Chua LO. The CNN universal machine: an analogic array computer. IEEE Trans. Circuits Systems II 1993; CAS‐40 : 163–173), real time tracking can be achieved with presently available technologies with the speed of several kilo‐frames per second. Due to the utilization of multiple features of target, robust target detection is possible via the proposed algorithm. On‐chip experiments of the proposed target‐tracking algorithm have been done and properties of the proposed approach are disclosed through the various experiments. Copyright © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.